Kalibrace meteorologických webových kamer

Abstract

The work deals with the calibration of meteorological web cameras, which can be then used for training of neural networks for the creation of realistic lighting and the genera- tion of realistic clouds in the sky into 3D scenes. A method of calibration using the sun position, a method using the sky appearance and a simple analytical sky model and a method based on neural networks are compared. The first two methods are implemented in Python. A more sophisticated sky model is incorporated into the sky appearance cali- bration method and compared to the original sky model and the sun position calibration. Sun position calibration is the most successful, calibration with the original sky model a little less. The more sophisticated sky model doesn't improve the calibration the way it is used and further improvements are suggested. 1

Práce se zabývá kalibrací meteorologických webových kamer, která může sloužit k následnému trénování neuronových sítí pro tvorbu realistického osvětlení a generování realistických mraků na obloze do 3D scén. Je srovnána metoda kalibrace podle pozice slunce, podle vzhledu oblohy a pomocí neuronových sítí. První dvě metody jsou im- plementovány v Pythonu. Do metody kalibrace podle vzhledu oblohy je zakomponován sofistikovanější model oblohy a srovnán s původním modelem oblohy a s kalibrací podle pozice slunce. Kalibrace podle pozice slunce je nejúspěšnější, kalibrace původním mo- delem o něco méně. Sofistikovanější model oblohy způsobem použitým v práci kalibraci nezlepšuje a jsou navržena možná zlepšení. 1